MongoDB点滴

MongoDB连接池配置与管理
本文详细介绍了MongoDB内置连接池的工作原理及其配置方法,包括connectionsPerHost、threadsAllowedToBlockForConnectionMultiplier等关键参数的设置,以及如何通过MongoOptions进行调整。

0 http://blog.youkuaiyun.com/mydeman/article/details/6652387

1 MongoDB 内置连接池,不需要使用额外的连接池驱动

Note: The Mongo object instance actually represents a pool of connections to the database; you will only need one object of class Mongo even with multiple threads.  See the concurrency doc page for more information.

The Mongo class is designed to be thread safe and shared among threads. Typically you create only 1 instance for a given DB cluster and use it across your app. If for some reason you decide to create many mongo intances, note that:

  • all resource usage limits (max connections, etc) apply per mongo instance
  • to dispose of an instance, make sure you call mongo.close() to clean up resource

2 连接池配置如下:

  内置连接池有多个重要参数,分别是:

    • connectionsPerHost:每个主机的连接数
    • threadsAllowedToBlockForConnectionMultiplier:线程队列数,它以上面connectionsPerHost值相乘的结果就是线程队列最大值。如果连接线程排满了队列就会抛出“Out of semaphores to get db”错误。
    • maxWaitTime:最大等待连接的线程阻塞时间connectTimeout:连接超时的毫秒。0是默认和无限
    • socketTimeout:socket超时。0是默认和无限
    • autoConnectRetry:这个控制是否在一个连接时,系统会自动重试

其设置方式如下:

MongoOptions opt = mongo.getMongoOptions();
opt.connectionsPerHost = 10  ; //poolsize
opt.threadsAllowedToBlockForConnectionMultiplier = 10 ;

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/dogharry/p/4453754.html

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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